ツイッター掲載中ついて、詳しく考えます。
はじめにシンプルな例から考えてみます。５０人の人がいて、
それぞれの人に５０人の友人・知人がいるとします。これらの友
人・知人がそれぞれ重複せず──といってもそういうことはあり
得ませんが──名目的につながったとします。そうすると、５回
目のつながりの人数であるＮは、これだけで軽く３億人を超えて
しまいます。
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Ｎ＝５０×５０×５０×５０×５０＝３１２,５００,０００人
─→３億１２５０万人
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続いて、もうひとつ少し複雑な例で考えてみます。
Ａさんという人がいます。このＡさんが４４人の知り合いを持
っているとします。そのＡさんの知り合いであるＺさんたち４４
人が、Ａさんとも互いに重複しない知り合いを４４人持ち、Ｚさ
んの知り合いであるＹさんが、ＡさんともＺさんとも互いに重複
しない知り合いを４４人持っているとします。さらにＹさんの知
り合いであるＸさんが、ＡさんともＺさんともＹさんとも互いに
重複しない知り合いを４４人持っているとする・・・このように
続けて６次まで行くと、その間接的知人は次のようになります。
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４４の６乗＝７,２５６,３１３,８５６人
─→７２億５６３１万３８５６人
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７２億といえば、地球の総人口（７０億人／国連人口部／２０
１１年現在）を超えています。このケースは４４人ですが、それ
ぞれの人が持つ重複しない知り合いの数を２３人にすると、次の
ようになります。
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２３の６乗＝１４８,０３５,８８９人
─→１億４８０３万５８８９人
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これは、日本の総人口（１億２８０５万７３５２人／２０１０
年国勢調査にもとづく２０１０年１０月１日現在の確定値）を上
回ってしまいます。
このような現象を「六次の隔たり」といいます。すべての物事
は、６ステップ以内でつながっていて、友達の友達を介して、世
界中の人々と間接的な知り合いになることができるというもので
す。この「六次の隔たり」は単なる仮説ですが、この仮説をビジ
ネスモデルとして採用したのがＧＡＦＡです。収穫逓増型ビジネ
スモデルといいます。
従来型のビジネスモデルの場合、規模の拡大を図った先に「収
穫逓減の法則」が待ち構えており、投資効率が次第に悪くなるの
が通例です。それに対して、収穫逓増型ビジネスモデルの場合に
は、一度、損益分岐点を超えてしまえば、それから先は大きな追
加コストをあまり必要としないため、伸びた売り上げのほとんど
全部が利益になります。
ウェブサイトの使いやすさ研究の第１人者であるヤコブ・ニー
ルセン博士のサイトでは、収穫逓増の原理の有効性について、次
の記述があります。
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収穫逓減が支配する世間一般とは違って、ある種の業界には変
わった傾向が見られる。特にソフトウェア業界は、収穫逓増の原
理で動いているようで、取引規模を拡大した方が、得るものも大
きくなるのである。ソフトウェアの製造費（フロッピーやＣＤ）
は、そもそもコードを開発するのにかかったＲ＆Ｄの費用に比べ
れば、非常に安価だ。従って、本当に儲けようと思ったら数を売
る以外にない。さらに、顧客は大手ベンダーの製品を買うことに
より大きな価値を見出している。なぜなら、そのソフトを使って
いる人が他にもたくさんいるからである。
事業規模を２倍にすれば、多少なりとも２倍に近い価値が出せ
るのだろうか？従来の産業では収穫逓減の原理が働いて、１００
％拡大しても、たとえば９０％くらいの価値しか生み出せない。
収穫逓増が支配するソフトウェアやその他の産業では、１００
％の拡大が、例えば１５０％の価値を生む。大きいことがいいこ
とかどうか（まあ、だいたいはそうだが）ではなく、大きくなれ
ばどれだけよくなるかが問題なのだ。 https://bit.ly/3VfPUfd
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「収穫逓増の法則」に続いて、「ムーアの法則」について、考
えることにします。
ムーアの法則の公式は、ｎ年後のトランジスタ倍率をｐとする
と、公式は次のようになります。
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ｐ＝２ｎ／１.５
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この公式にしたがって、時間の経過と倍率を計算してみると、
次のようになります。
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時間 倍率
２年後 ・・・・・ ２.５２倍
５年後 ・・・・・ １０.０８倍
１０年後 ・・・・・ １０１.０６倍
２０年後 ・・・・・ １０３２１.０３倍
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インテルの元ＣＥＯ、ゴードン・ムーア博士が、この法則を提
唱したのは１９６５年のことです。この法則と収穫逓増の法則の
関係や、インテルの法則が何をもたらしたかについては、明日の
ＥＪで説明することにします。
──［ウェブ３／メタバース／００７］
≪画像および関連情報≫
●ＩＴ企業が儲かるメカニズムを経済学的に説明してみた
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２１世紀に入ると、新興のアメリカＩＴ企業が収穫逓増の
法則に乗ってすさまじい勢いで成長していく。仕事ではパソ
コンを使うが、日常的にはスマホやタブレットなど、モバイ
ルが現在は主流だ。モバイルのＯＳは、２０１６年時点で、
アップルのｉＯＳとグーグルのアンドロイドが市場を二分し
ている（国によってシェアはだいぶ違うが、日本ではほぼ二
分）。モバイル市場では、さまざまなアプリを供給する企業
が収穫逓増を実現している。たとえば日本のＳＮＳで知られ
ミクシィは、ＳＮＳ市場ではフェイスブックに敗れたものの
２０１３年１０月に発売したスマホゲーム「モンスタースト
ライク」の投入で急激に成長した。
スマホゲームの追加生産要素（労働・資本）はほとんど増
えない。課金は通信会社が行なう。ユーザーはダウンロード
するだけだ。ヒットすればかんたんに収穫逓増になる。
ミクシィの売上高（営業利益）は、２０１４年３月期で、
１２２億円（５億円）と中堅企業並みだったが、「モンスタ
ーストライク」のヒットが始まった結果、２０１５年３月期
には１１２９億円（５２７億円）と、売上で９・３倍、営業
利益で１０５倍（！）と、絵に描いたような収穫逓増となっ
た。２０１６年３月期は２０８８億円（９５０億円）とさら
に増えているが、そろそろ収穫逓増のカーブは収穫逓減に移
ろうとしている。 https://bit.ly/3TqKE71
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六次の隔たり
